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针对锂离子电池健康因子衰退指标预测不佳,影响电池有效更换的问题,设计基于贝叶斯理论的新能源锂离子电池剩余寿命预测方法。提取新能源锂离子电池的衰退特征,并分析电池衰退变化;通过贝叶斯理论确定电池剩余寿命先验分布,提高电池剩余寿命预测的置信度;根据先验分布结果,构建锂离子电池剩余寿命预测模型,对电池寿命期望函数进行分析,进而实现新能源锂离子电池的有效利用。采用对比实验的形式,验证了该预测方法新能源锂离子电池剩余寿命预测效果更佳,可以应用于实际生活中。 相似文献
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锂离子电池实际容量常采用安时积分法得到,存在测量精度差及累积误差的问题。提出了一种利用锂离子电池循环充放电监测参数(电压、时间、内阻、温度等)构建间接健康因子的方法,实现了电池健康状态的间接预测。选择等压降放电时间作为间接健康因子,通过灰色关联分析法验证了其与锂离子电池实际容量的强鲁棒性。构建基于Elman神经网络的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测模型。采用NASA公开的锂离子电池数据集进行测试,结果表明提出的方法框架可以有效地进行电池RUL的间接预测,得到精确的预测结果。 相似文献
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锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的估算是锂离子电池健康管理的关键,准确可靠地预测锂离子电池的剩余使用寿命对
系统的安全正常运行至关重要。 提出了一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和支持向量回归( SVR)的锂离子电池剩
余使用寿命预测方法。 首先,在放电过程中提取了一个可测量的健康因子,并使用 Pearson 和 Spearman 法分析健康因子与容量
之间的相关性,然后利用 CEEMDAN 将健康因子进行分解,获得一系列相对平稳的分量,最后采用 CEEMDAN 分解后的健康因
子作为 SVR 预测模型输入,容量作为输出,实现锂离子电池 RUL 预测。 利用 NASA PCoE 提供的锂离子电池退化数据集进行试
验,与标准 SVR 模型相比,实验结果表明利用该方法能够有效验证所提出的 RUL 预测模型的有效性,并且使预测误差控制在
2%以下。 相似文献
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随着锂离子电池在储能系统中比例迅速增大,为避免因电池性能退化导致的事故,如何准确预测锂离子电池剩余使用寿命就成为保障储能系统可靠运行的关键。针对锂离子电池剩余使用寿命预测的问题,提出一种改进灰狼优化多核极限学习机(IGWO-MKELM)预测方法。首先从电池充放电过程中提取能够表征电池寿命退化的间接健康因子作为输入量,然后采用改进灰狼算法对多核极限学习机参数进行寻优,建立改进灰狼优化多核极限学习机预测方法,最后使用NASA电池数据集进行仿真实验。结果表明,IGWO-MKELM方法可以更加精确地预测锂离子电池剩余寿命。 相似文献
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基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《电气应用》2020,(5)
随着锂离子电池的广泛应用,其寿命预测与健康管理已成为当今的热点问题。锂电池寿命预测对于电池管理系统的稳定运行有着重要意义。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对锂离子电池剩余寿命进行预测,并采用鸟群优化算法(BSA)对LSSVM参数进行寻优。为提高BSA算法的全局搜索能力,对BSA算法进行改进,并提出改进鸟群算法(IBSA)。最后采用IBSA算法优化LSSVM模型,建立了IBSA-LSSVM预测模型并对锂离子电池寿命进行预测。测试结果表明,IBSA-LSSVM模型有良好的预测效果和预测稳定性。 相似文献
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锂离子电池凭借其优越的性能被广泛用于纯电动汽车及大型电气系统。然而,随着锂离子电池循环充放电,电池性能大幅度衰退,会间接导致用电系统的性能衰退或发生故障。因此,准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL),能够保障电池安全可靠运行。为了提高锂离子电池RUL的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)回声状态网络(ESN)的锂离子电池RUL预测方法,实现在线准确预测锂离子电池RUL。首先,通过遗传算法(GA)的交叉和变异操作优化PSO,提高粒子局部与全局寻优能力。然后通过GA-PSO对ESN网络参数进行优化,建立退化预测模型,利用NASA公开的锂离子电池实验数据进行仿真实验。结果表明,在相同数据集条件下,与改进粒子群算法和门控循环单元(IPSO-GRU)神经网络、遗传算法的极端学习机(GA-ELM)、非线性自回归(NARX)动态神经网络、改进蚁狮优化算法支持向量回归(IALO-SVR)、间接健康指标与ESN的预测方法相比,GA-PSO-ESN有更高的预测精度、稳定性和泛化能力,表明了该方法的有效性。 相似文献
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锂离子电池凭借其优越的性能广泛用于电动汽车及储能领域.然而,随着使用时间增加,锂离子电池性能大幅度衰退,会间接导致设备性能衰退或发生故障.因此,准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL),能够对电池进行及时维护和更换,保障电池安全可靠运行.该文从充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接健康因子,并利用Pearson和Spearman相关性分析法分析与容量之间的相关性;构建一种基于间接健康因子的改进蚁狮优化算法(IALO)支持向量回归(SVR)预测方法,实现在线准确预测锂离子电池RUL.利用NASA电池数据集对IALO-SVR方法进行验证,对比分析反向传播(BP)和SVR方法,实验结果表明,所构建的IALO-SVR方法能够更加准确地预测锂离子电池RUL. 相似文献
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锂离子电池剩余寿命预测及健康状态估计作为储能安全中最为核心的问题,其重要指标往往集中在电池的容量与内阻,但在实际工作中,测量容量需要完整的充放电周期,测量内阻多须外加设备。针对上述问题,基于锂离子电池恒流放电工况,将放电初始片段瞬时压降幅值作为新健康因子,在面对新健康因子数据受噪声污染时,通过多阶Bezier曲线对新健康因子数据进行重构降噪并与循环圈数构建电池经验退化模型;在此基础上,以电压片段来定义电池健康状态,提出新的健康状态评估模型;最后,通过NASA公开的老化数据集与实验平台验证了所提退化模型与估计模型的可行性与有效性。 相似文献
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针对锂离子电池的容量在线测量困难的问题,提出了一种基于优化的融合型间接健康因子和改进的最小二乘支持向量机的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.首先采用自适应健康因子提取方法提取了等电压升充电时间序列和等电流降充电时间序列,通过健康因子的线性组合和Box-Cox变换构建了优化的融合型健康因子.然后针对最小二乘支持向量机的超参数调整困难的问题,提出了基于粒子群优化的改进算法.在此基础上,构建了基于优化的融合型健康因子的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.实验结果表明,提出的间接预测方法能够较好地拟合容量的退化过程,同时预测精度比基于单一健康因子的方法更高. 相似文献
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《电力学报》2021,(1)
针对锂离子电池剩余寿命难以预测以及预测结果不精确等问题,提出了采用电池循环剩余容量数据作为时间序列样本,基于经验模态分解对各分解出的子序列建立自回归移动平均(ARMA)预测模型,并经过Pearson相关系数验证各子序列的相关性,加权重构后实现电池剩余寿命(RUL)预测。实验采用NASA锂离子电池数据集,用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价标准,对所提模型(EMD-ARMA预测模型)、Elman神经网络模型和ARMA模型的预测结果进行对比分析。试验结果表明,在正常工况下,所提的EMD-ARMA预测模型计算的RMSE和MAE的值为三个模型中的最小值,预测误差小于1%;并且预测误差随预测起始点的后移会逐渐减小,证明所提预测算法在长期预测上有较稳定的收敛性,预测精度也有显著提高。 相似文献
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针对极限学习机在预测锂离子电池剩余寿命过程中的不稳定性,提出利用混合粒子群优化算法对极限学习机预测模型优化的方法。通过改进的粒子群优化算法对极限学习机的输入端进行寻优处理,不但能够使模型的预测精度有进一步提高,而且大大增加了锂离子电池单次剩余寿命预测结果的可信度。利用NASA PCoE公开的锂离子电池数据进行仿真实验并评估该模型的预测性能,然后与标准的极限学习机预测模型预测结果进行对比,统计结果表明该方法使预测误差控制在2%左右。 相似文献
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针对锂离子电池剩余使用寿命RUL(remaining useful life)预测结果不准确及极限学习机ELM(extreme learning machine)权阈值随机选取等问题,提出利用ELM模型间接预测锂离子电池RUL的方法 ,并利用遗传蚂蚁算法GAAA(genetic algorithm ant algorithm)选取ELM的最优权值与阈值,建立基于等压降放电时间间接寿命特征参数的最优GAAA-ELM锂离子电池RUL预测模型。基于NASA锂离子电池数据集预测和评估锂离子电池的RUL,并与BP模型预测方法、ELM模型预测方法和GA-ELM模型预测方法相比较,结果表明该方法能够更准确有效地实现锂离子电池RUL预测。 相似文献